Вчера написал топик о календарном спреде (КС) на бирже. Где и как его искать узнал тоже вчера, и решил поэкспериментировать с ним. Поставил заявку на продажу спреда Si по 999 р. Заявка так и не сработала — с утра снял. Пока ждал заявку, проводил всяческие изыскания. Так как подходящей модели для спреда не было, накинул на графики КС разных ТФ свой индикатор интрадея, определяющий где дешево, а где дорого.
И вот результат на ТФ 1Н (график справа):

Ну, и левая картинка, ТФ 1м, очень показательна. Почти за весь сегодняшний день, размах от минимума до максимума составляет ~20 п. А на ТФ 1Н видим, что такой размах внутри дня правило, а не исключение.
Обратите внимание, заработать 30 пп в сделке на этом инструменте — редкая удача (см. индикатор). Стабильно можно брать в сделке не более 10-15 пп. (это без учета комиссий биржи-брокера). Кстати, это можно делать вполне стабильно и много раз в день, но только 10-15 пп. Но без учета комиссий. Но стабильно и много раз в день.)

( Читать дальше )

Ну наконец-то, свершилась мечта идиота, нашел на бирже инструмент — календарный спред. Pessimist подсказал где его искать. А то ведь весь MOEХ  перерыл — торги по спреду, типа, есть, а самого инструмента на сайте МОЕХ нет. Теперь не надо продавать один фьючерс, покупать другой — берем спред сразу. Ура, товарищи! Для начала выставляем заявку:

Чего уж там, гулять, так гулять. Но, небольшую такую, без фанатизма. Надо посмотреть как это вообще работает, пристреляться.
Ну, и вот такой у него, у спреда, график:


( Читать дальше )

Что нужно для игры на календарном спреде.
1. Вот такие данные:

2. Вот такой автомат. Реализован на Lua и С++ DLL


( Читать дальше )

Если разобраться, то все стратегии игры на бирже заключаются в одной фразе: вчера росло, и завтра будет расти.
Расшифровываем:
— изучаем отчеты компании. Отчеты хорошие, прибыль выросла, стало быть, в следующем году еще вырастет. Покупаем. Это инвестиции.,
— сегодня росло, и завтра будет расти. Это интердей.,
— 5 минут росло, и следующие 5 минут будет расти — это интрадей.
Какие еще варианты? ИМХО, а других-то вариантов, если разобраться, не существует.)

Никогда особо не интересовался сеточниками. Поверхностно знаю что это такое, но не более.
Я торгую по старинке. Нахожу локальные минмаксы, беру в них позу целиком, если вошел неудачно — закрываюсь в окрестностях нуля, если удачно — беру прибыль со всей позиции. В общем, метод проб и ошибок, где ошибки, в среднем, ни прибыли, ни убытков не дают, но если уж попадем, то возьмем все и сразу.)
Пробовал моделировать набор позиции, постепенно ее наращивая и/или постепенно уменьшая. Риски, конечно, меньше, мороки и расчетов с множественными входами/выходами больше, а, прибыль при той же конечной позиции, сильно меньше. Цимеса в этом не увидел, и завязал с этим делом.
Насколько я себе представляю, сеточные стратегии секрета не представляют. Потому хотелось бы насколько это возможно разобраться в таких стратегиях.
Судя по сегодняшнему посту о ТС bohemian rhapsody, с сеточниками все не так плохо, как мне представлялось.
Вот, кстати график, приведенный bohemian rhapsody:

Чтоб я чего понял. Или вообще это не сеточник, и я что-то путаю. Но, вроде, написали, что сеточник.)
В общем, если можете, помогите разобраться. Ну, а разберусь, попробую на модели посмотреть.

Есть ли на рынке «закономерности»?
На СЛ часто публикуют топики о найденных на рынке «закономерностях» — свечной анализ, паттерны (до сих пор не знаю что это такое), индикаторные стратегии, всяческий ТА, Эллиоты и много чего еще, где с помощью палки и веревки пытаются найти «закономерности» и создать прибыльную торговую систему.
Скажу сразу, это все мартышкин труд, никаких «закономерностей» вы так не найдете. В принципе, на этом можно было бы и закончить топик, но можно попытаться ответить на вопрос — а почему это, мы, да не найдем?
Потому, что все ваши «закономерности» просты как ящик и могли бы быть выявлены практически мгновенно, если бы они реально существовали. Я даже не говорю о современных средствах типа нейросетей и прочего machine learning, а самыми обычными классическими средствами статистического и других видов анализа, известного максимум с начала 20-го века, м.б., кое что с 40-50 годов. Я повторю — практически мгновенно, любым желающим, знакомым с таким анализом.
Вы, вероятно, скажите — результаты скрываются. Их невозможно скрыть — результаты были бы общеизвестны практически мгновенно, и доказаны отнюдь не на отрезке графика, а полностью, и были бы воспроизводимы любым желающим.

( Читать дальше )

С дебильной радостью, восторгом. Или дебильным горем — эт если реклама начинается с — " проиграл депозит? — научим, вернем и пр.".
Саму рекламу показывать не буду, она и так прет из каждого утюга — все сами видите каждый день — сама лезет, искать не надо.
За кого брокеры и пр. обслуга принимают трейдеров-инвесторов? Клиентов, короче. С чего бы? Или действительно в основном контингент такой?
А может вы считаете такую рекламу адекватной, и для вас она самое оно? На какую-то целевую аудиторию она, ведь, точно рассчитана.

Различных методов Machine Learning очень много, но все они работают примерно одинаково. Это и нейросети, и леса-деревья, и Байесовские классификаторы, и многое другое. Найти и прочитать как ходят-как сдают, как обучают и проверяют правильность обучения — не проблема.
Но пользователи часто забывают одно правило: мусор на входе — мусор на выходе. Для обучения недостаточно сделать обучающую последовательность с правильными ответами — результатом будут хорошие результаты на обучающей последовательности, и никакие на реальных данных.
Таким образом, мы должны четко себе представлять, чему именно мы учим, и это вовсе не правильные ответы, а правильные ответы на правильные вопросы. Если не хотите получать дурацкие ответы — не задавайте дурацкие вопросы.

Т.е., для обучения МЛ нам нужно сформулировать адекватные вопросы и ответы на них. Только в этом случае метод МЛ реально обучится и будет реально работать не только на обучающейся последовательности.
Вопрос ещё в том, что обычно мы не знаем и правильных вопросов.
Но это дело поправимое  Мы формируем какую либо гипотезу, например — три солдата показывают нам то-то и то-то. Мы как-то ищем этих трёх солдат на истории, там же находим ответы на них, обучаем на этом метод МЛ, проверяем на независимом отрезке истории, и выясняем — действительно ли эти 3 солдаты так важны для нашей торговли, или ну их на фиг.
Понятно, что и при обучении и на реале нам надо задавать МЛ только значимые вопросы, а именно, показывать МЛ не все данные подряд, а только наших трёх солдат.
Ну, а если солдаты воевать не желают, проверяем значимость вороны на шесте.) И так, пока действительно не найдем что-то стоящее.

Уже пара постов с наездами на математиков.
Сам не математик, хотя в самой профессии кроме математики, пожалуй, ничего и нет. Длительное время занимался мат. моделированием систем, и эта область мне близка как по образованию, так и по роду деятельности.
После ВУЗа работал я в НИИ. Мужики в обед в домино резались, я шахматы, блиц 5 мин предпочитал. В домино не умею и не люблю.
И, вот, зашел к нам как-то в обед математик из соседнего отдела по каким-то делам (вообще, хождение по отделам без надобности не приветствовалось, но какие-то пересечения по делу были). Обеды у отделов в разное время, вот он в обед и попал.
Ребята ему в домино предложили сыграть — у них четвертого не было. Он — да, типа, не умею и т.д. Ладно, объяснили ему как ходят-как сдают, сели. И наш математик их сделал несколько партий подряд, впервые сев играть. Мужики в шоке были.
Как они потом говорили, он им сказал что-то типа — Отложите ваши фишки, а читайте лучше книжки.
Думаю, что и в трейдинге математика далеко не на последнем, если не на первом месте. И сам на рынке работаю исключительно мат методами.
Ах, да, всех с наступающим Новым Годом! Успехов во всех ваших начинаниях.

Обучение редко приносит плоды кому – либо, кроме тех, кто предрасположен к нему, но им оно почти не нужно.

Д. Гиббонс

Прежде чем искать Учителя трейдинга, подумайте об этом. Вполне может оказаться бесполезным занятием, причем, в обоих случаях.